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  "title": "UTM이란? 마케팅 성과 분석의 시작이 되는 데이터 설계 - BizSpring BLOG",
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  "one_liner": "UTM이란? 마케팅 성과 분석의 시작이 되는 데이터 설계 - BizSpring BLOG 콘텐츠로 건너뛰기 내비게이션 메뉴 인사이트 테크 활용 방법/사례 활용 방법/사례 성공사례 성공 사례 일반 광고/마케팅 에이전시 이커머스 미디어/콘텐츠 금융/핀테크 의료/헬스케어",
  "summary_bullets": [
    "UTM은 방문자가 어떤 채널·캠페인·소재를 통해 유입됐는지 URL 파라미터로 남기는 마케팅 데이터 추적 구조입니다.",
    "기본 UTM 파라미터는 source, medium, campaign, term, content 5가지이며 GA4는 이를 자동으로 인식합니다.",
    "utm_creative, utm_audience 같은 커스텀 파라미터는 GA4에 자동 수집되지 않아 사용자 정의 차원 등록 같은 추가 설정이 필요합니다.",
    "네이밍 규칙 없이 UTM을 만들면 오탈자·표기 불일치로 데이터가 분산되어 성과 비교와 자동화가 어려워집니다.",
    "네이밍 컨벤션 수립, 생성 도구/템플릿 활용, 권한 및 검수 절차 마련이 UTM을 안정적으로 운영하는 핵심 방법입니다."
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  "body_md": "UTM이란? 마케팅 성과 분석의 시작이 되는 데이터 설계 - BizSpring BLOG\n\n콘텐츠로 건너뛰기\n\n내비게이션 메뉴\n\n인사이트\n\n테크\n\n활용 방법/사례\n\n활용 방법/사례\n\n성공사례\n\n성공 사례 일반\n\n광고/마케팅 에이전시\n\n이커머스\n\n미디어/콘텐츠\n\n금융/핀테크\n\n의료/헬스케어\n\n통신/인터넷\n\n뉴스/트렌드\n\n릴리즈 노트\n\n인터넷트렌드 ↗\n\n웹사이트 ↗\n\n# UTM이란? 마케팅 성과 분석의 시작이 되는 데이터 설계\n\n2026년 04월 08일 2026년 05월 26일\n인사이트\n\n### 마케팅 데이터가 쌓이는데도 성과 분석이 어려운 이유\n\n디지털 마케팅을 하다 보면 이런 순간이 자주 생깁니다.\n\n“어떤 채널에서 들어온 유입이 실제 성과로 이어졌을까?” “같은 랜딩페이지인데 어떤 광고가 더 효율적이었을까?” “클릭은 많이 나왔는데 왜 전환은 다르게 보일까?” “보고서를 만들 때마다 왜 매번 수기로 정리해야 할까?”\n\n광고는 집행하고 있고, 데이터도 분명 쌓이고 있는데 정작 실무에서는 무엇이 잘 됐는지 정확히 설명하기 어려운 상황 이 자주 발생합니다.\n\n이럴 때 가장 먼저 점검해야 하는 것 중 하나가 바로 UTM 설계 입니다.\n\nUTM은 단순히 링크 뒤에 붙는 문자 조합이 아닙니다. 마케팅 데이터를 ‘유입 기록’에서 ‘성과 분석 가능한 데이터’로 바꾸는 가장 기본적인 구조 입니다.\n\n그리고 이 구조가 처음부터 정리되어 있지 않으면 광고를 많이 할수록 데이터는 더 복잡해지고, 성과 비교와 의사결정은 오히려 더 어려워질 수 있습니다.\n\n이번 글에서는 UTM이 무엇인지부터, 왜 중요한지, 실무에서 어떻게 관리해야 하는지 까지 마케터 관점에서 쉽게 정리해보겠습니다.\n\n### UTM이란?\n\nUTM은 Urchin Tracking Module 의 약자입니다.\n\n원래는 웹 분석 솔루션인 Urchin 에서 사용되던 추적 방식이었고, 이후 Google이 Urchin을 인수해 Google Analytics로 발전시키면서 지금은 웹사이트나 랜딩페이지에 유입되는 트래픽의 출처를 추적하기 위해 URL에 추가하는 파라미터 를 통칭하는 용어로 사용되고 있습니다.\n\n조금 더 쉽게 말하면, UTM은 “이 방문자가 어디서, 어떤 광고나 콘텐츠를 통해 들어왔는지 표시해주는 태그”입니다.\n\n예를 들어 같은 랜딩페이지라도\n\n네이버 검색광고를 통해 들어온 것인지\n\n메타 광고를 통해 들어온 것인지\n\n이메일 뉴스레터를 클릭해서 들어온 것인지\n\n카카오톡 메시지를 통해 들어온 것인지\n\n를 구분할 수 있어야 이후에 채널별 성과 비교, 캠페인 분석, 리포트 자동화 가 가능해집니다.\n\n즉, UTM은 단순 링크 설정이 아니라 마케팅 성과를 분석하기 위한 기본 데이터 구조 라고 볼 수 있습니다.\n\n### UTM의 주요 목적\n\n“어디서, 무엇을 보고, 왜 들어왔는지”를 남기는 것\n\nUTM은 방문자가 단순히 “들어왔다”는 사실만 남기는 것이 아니라, 어떤 경로와 맥락으로 유입되었는지 를 구분하기 위해 사용됩니다.\n\n즉, 아래와 같은 질문에 답할 수 있도록 도와줍니다.\n\n어떤 채널 에서 유입되었는가? (예: 네이버, 구글, 페이스북)\n\n어떤 캠페인 을 통해 들어왔는가? (예: 여름세일, 신제품 런칭, 이벤트 프로모션)\n\n어떤 광고 소재 또는 콘텐츠 를 클릭했는가? (예: 배너 A, 카드뉴스 2, 텍스트 링크)\n\n이 정보가 있어야 이후에 광고 성과 분석, 캠페인 효과 측정, A/B 테스트, 대시보드 구성, CRM 연결 까지 가능해집니다.\n\n즉, UTM의 목적은 단순히 클릭을 추적하는 것이 아니라, 유입을 ‘분석 가능한 데이터’로 남기는 것 입니다.\n\n### 기본 UTM 파라미터 5가지\n\nGoogle Analytics에서 가장 많이 사용하는 표준 구조\n\nUTM은 보통 URL 뒤에 특정 파라미터를 붙여서 사용합니다. Google Analytics 기준으로 가장 기본이 되는 파라미터는 아래 5가지입니다.\n\n파라미터 설명 예시\nutm_source 유입 출처(어디서 왔는지) naver, google, facebook\nutm_medium 마케팅 매체 유형 cpc, email, display, social\nutm_campaign 캠페인 이름 summer_sale, launch_event\nutm_term 검색어 (선택) 스니커즈, 브랜드명\nutm_content 콘텐츠/소재 식별 (선택) banner1, textlink2\n\n### 각 파라미터를 쉽게 이해하면\n\n1) utm_source\n\n어디서 유입되었는지 를 나타냅니다.\n\n예:\n\nnaver\n\ngoogle\n\nfacebook\n\nkakao\n\nnewsletter\n\n즉, “방문자가 어떤 플랫폼이나 출처를 통해 들어왔는가”를 구분하는 값입니다.\n\n2) utm_medium\n\n어떤 방식의 마케팅 활동이었는지 를 나타냅니다.\n\n예:\n\ncpc (클릭형 광고)\n\nemail\n\ndisplay\n\nsocial\n\nreferral\n\n즉, “이 유입이 어떤 매체 유형에서 발생했는가”를 구분하는 값입니다.\n\n3) utm_campaign\n\n어떤 캠페인 목적이나 프로모션 맥락인지 를 나타냅니다.\n\n예:\n\nsummer_sale\n\nlaunch_event\n\nmembership_open\n\nspring_promo_2025\n\n이 값이 잘 설계되어 있어야 나중에 캠페인 단위 성과 비교가 쉬워집니다.\n\n4) utm_term\n\n주로 검색 광고의 키워드 추적 에 사용됩니다.\n\n예:\n\n러닝화\n\n여성운동화\n\n브랜드명\n\n모든 채널에서 필수는 아니지만, 검색광고 운영 시에는 유용하게 활용할 수 있습니다.\n\n5) utm_content\n\n광고 소재나 콘텐츠 차이 를 구분할 때 사용합니다.\n\n예:\n\nbanner1\n\ntextlink2\n\nvideo_a\n\ncardnews_b\n\n특히 A/B 테스트나 동일 캠페인 내 여러 소재를 비교할 때 매우 유용합니다.\n\n### UTM URL은 실제로 어떻게 생길까?\n\n예를 들어 아래와 같은 URL이 있다고 가정해보겠습니다.\n\nhttps://example.com/?utm_source=facebook&utm_medium=cpc&utm_campaign=summer_sale&utm_content=banner1\n\n이 URL은 아래 의미를 담고 있습니다.\n\nfacebook 에서\n\ncpc(클릭 광고) 방식으로\n\nsummer_sale 캠페인 을 통해\n\nbanner1 소재 를 클릭해\n\n해당 페이지로 유입된 방문자\n\n즉, UTM은 단순히 링크를 길게 만드는 것이 아니라 유입의 맥락을 데이터로 남기는 역할 을 합니다.\n\n### UTM은 왜 중요한가?\n\n데이터가 ‘쌓이는 것’과 ‘쓸 수 있는 것’은 다릅니다\n\n실무에서 가장 중요한 건 단순히 방문 수를 보는 것이 아니라 “무엇이 실제 성과를 만들었는가”를 구분하는 것 입니다.\n\nUTM이 잘 설계되어 있으면 아래와 같은 분석이 가능해집니다.\n\n어떤 채널이 가장 효율적인가?\n\n어떤 캠페인이 전환율이 높은가?\n\n어떤 광고 소재가 더 잘 반응하는가?\n\n어떤 메시지가 실제 성과로 이어지는가?\n\n즉, UTM은 단순 추적 도구가 아니라 마케팅 예산 최적화와 성과 분석의 기본 장치 입니다.\n\n특히 다음과 같은 활용에 매우 중요합니다.\n\n광고 성과 비교\n\n캠페인별 리포트 자동화\n\nGA4, CRM, 대시보드 연동\n\n성과 기반 의사결정\n\n결국 UTM이 잘 설계되어 있어야 데이터를 모으는 수준을 넘어 실제로 활용 가능한 마케팅 데이터 환경 을 만들 수 있습니다.\n\n### 기본 UTM만으로 충분할까?\n\n실무에서는 확장/커스텀 UTM도 자주 사용합니다\n\n기본적인 5가지 UTM 파라미터만으로도 채널과 캠페인 수준의 추적은 가능합니다.\n\n하지만 실제 실무에서는 조금 더 세밀한 분석을 위해 커스텀 UTM 파라미터 를 추가로 사용하는 경우도 많습니다.\n\n예를 들어 아래와 같은 파라미터를 활용할 수 있습니다.\n\n파라미터 이름 설명 활용 예시\nutm_creative 광고 소재명을 구체적으로 추적 ad_2307_A.jpg\nutm_adgroup 광고 그룹명 구분 retargeting_group_1\nutm_placement 광고 위치/노출 영역 구분 sidebar, homepage_top\nutm_audience 타겟 오디언스 구분 woman_30s_interest_fashion\nutm_channel 내부 채널 분류 기준 naver_powerlink\n\n이런 확장 파라미터를 사용하면 단순 채널 단위가 아니라 광고그룹, 타겟, 배치, 소재 레벨까지 더 정교한 분석 이 가능합니다.\n\n특히 아래와 같은 경우 매우 유용합니다.\n\n여러 타겟군을 나눠 테스트하는 경우\n\n광고 소재별 성과를 세밀하게 비교하고 싶은 경우\n\nLooker Studio나 BigQuery 기반 리포트를 운영하는 경우\n\n내부 보고 체계에 맞는 분류 기준이 필요한 경우\n\n### GA4에서는 꼭 알아야 할 점\n\n여기서 한 가지 중요한 포인트가 있습니다.\n\nGoogle Analytics 4(GA4)는 기본 5가지 UTM 파라미터는 자동으로 인식합니다.\n\n하지만 utm_creative , utm_audience 같은 커스텀 UTM 파라미터는 자동으로 기본 보고서에 잡히지 않습니다.\n\n즉, 이런 값을 제대로 활용하려면 추가적인 설정이 필요합니다.\n\n실무적으로는 보통 다음과 같은 방식으로 관리합니다.\n\n커스텀 파라미터를 이벤트 매개변수(Parameter)로 수집\n\nGA4에서 사용자 정의 차원(Custom Dimension) 으로 등록\n\n이후 보고서, 탐색, 대시보드, BigQuery 등에서 활용\n\n즉, “붙이기만 하면 다 보이는 구조”는 아니고, 분석 환경에 맞춘 설계와 설정이 함께 필요합니다.\n\n이 부분이 정리되어 있어야 UTM 데이터를 단순 유입 정보가 아니라 실제 분석 자산 으로 활용할 수 있습니다.\n\n### UTM은 누구나 만들 수 있을까?\n\n네, 누구나 만들 수 있습니다. 문제는 ‘잘 만들고 있느냐’입니다\n\nUTM은 특정한 툴이나 개발 권한이 없어도 누구나 직접 만들 수 있습니다.\n\n즉,\n\n마케팅팀\n\n영업팀\n\n콘텐츠팀\n\n운영팀\n\n누구나 필요할 때 링크 뒤에 파라미터를 붙여서 사용할 수 있습니다.\n\n예를 들어 아래처럼 URL 뒤에 직접 입력하면 됩니다.\n\nhttps://example.com/?utm_source=facebook&utm_medium=cpc&utm_campaign=summer_sale&utm_content=banner1\n\n또는 아래와 같은 방식으로 더 쉽게 생성할 수도 있습니다.\n\nGoogle 공식 UTM Builder\n\nGoogle Sheet / Excel 템플릿\n\nNotion 기반 UTM 생성 템플릿\n\n사내 자동 생성 툴\n\n즉, 만드는 것 자체는 어렵지 않습니다.\n\n하지만 실무에서 진짜 중요한 건 “누구나 만들 수 있다”가 아니라 “누가 만들어도 같은 기준으로 쌓이게 할 수 있느냐”입니다.\n\n그리고 바로 이 지점에서 많은 조직의 데이터 품질 차이가 벌어집니다.\n\n### 규칙 없이 UTM을 만들면 생기는 문제\n\nUTM은 구조가 단순한 만큼 조금만 기준이 흔들려도 데이터 품질이 빠르게 무너집니다.\n\n특히 아래와 같은 문제는 실무에서 매우 흔하게 발생합니다.\n\n구분 설명 예시\n오탈자 파라미터 이름 또는 값 오입력 utm_soruce=facebok\n표기 불일치 같은 의미를 다르게 표기 Facebook , facebook , FB\n혼란 유발 캠페인명 규칙이 일관되지 않음 event_2025 , 2025event\n성과 추적 실패 일부 파라미터 누락 utm_medium 없음\n\n이런 문제는 겉으로 보기엔 사소해 보일 수 있습니다.\n\n하지만 실제로는 아래와 같은 운영 문제로 이어집니다.\n\n같은 채널인데 데이터가 서로 다른 값으로 분산됨\n\n캠페인 단위 비교가 어려워짐\n\n대시보드에서 숫자가 깨져 보임\n\n보고서 작성 시 사람이 다시 수기로 분류해야 함\n\nCRM이나 전환 데이터와 연결이 어려워짐\n\n즉, UTM이 정리되지 않으면 데이터는 쌓여도 비교할 수 없고, 자동화할 수 없고, 신뢰하기 어려운 상태 가 됩니다.\n\n### 그래서 실무에서는 UTM을 어떻게 관리해야 할까?\n\nUTM은 “한 번 잘 붙이면 끝”이 아니라 지속적으로 운영 가능한 구조 로 관리해야 합니다.\n\n실무에서는 보통 아래 3가지가 핵심입니다.\n\n1) UTM 네이밍 컨벤션을 먼저 정해야 합니다\n\n가장 중요한 건 누가 만들든 같은 방식으로 입력되게 하는 기준 입니다.\n\n예를 들어 아래와 같은 원칙을 미리 정해두는 것이 좋습니다.\n\n소문자만 사용\n\n단어 구분은 언더바(_) 사용\n\n날짜/시즌/상품/소재명을 일정한 순서로 표기\n\nsource / medium / campaign 값의 정의를 명확히 구분\n\n예시:\n\nutm_campaign=spring_sale_2025_banner_a\n\n이렇게 규칙이 있으면 나중에 데이터를 분류하고 비교하기가 훨씬 쉬워집니다.\n\n즉, UTM은 자유롭게 만드는 것이 아니라 일관되게 쌓이도록 설계하는 것 이 중요합니다.\n\n2) UTM 생성 도구를 함께 운영하는 것이 좋습니다\n\n기준이 있어도 실무에서는 바쁜 일정 속에서 오탈자나 누락이 자주 발생합니다.\n\n그래서 실제 운영에서는 사람이 매번 수기로 조합하기보다 생성 도구나 템플릿을 함께 쓰는 방식 이 훨씬 안정적입니다.\n\n예를 들어:\n\nGoogle 공식 UTM Builder\n\n사내 Google Sheet / Excel 템플릿\n\nNotion 생성 폼\n\n자동 파라미터 생성 툴\n\n등을 활용하면 오탈자를 줄이고, 표기 일관성을 높이고, 생성 시간을 줄일 수 있습니다.\n\nGoogle 공식 UTM Builder: https://ga-dev-tools.web.app/campaign-url-builder/\n\n3) 사용 권한과 검수 절차도 필요합니다\n\n조직이 커질수록 UTM은 단순 개인 작업이 아니라 운영 관리 영역 이 됩니다.\n\n예를 들어 아래와 같은 방식이 실무적으로 효과적입니다.\n\n마케팅팀에서 기본 규칙 관리\n\n주요 캠페인 UTM은 담당자 검수 후 배포\n\n공용 템플릿을 통해 생성\n\nCRM/광고/콘텐츠팀 간 동일 기준 공유\n\n실수를 줄이기 위해 아예 특정 담당자만 UTM을 생성하도록 운영하는 조직 도 많습니다.\n\n즉, UTM은 링크 작업이 아니라 데이터 품질 관리 체계의 일부 로 보는 것이 맞습니다.\n\n### 결국 UTM은 ‘태그’가 아니라 ‘데이터 설계’입니다\n\n많은 실무자가 UTM을 “링크 뒤에 붙이는 부가 정보” 정도로 생각합니다.\n\n하지만 실제로는 그렇지 않습니다.\n\nUTM은 단순 태그가 아니라 마케팅 데이터를 어떤 기준으로 쌓고, 해석하고, 활용할 것인가를 정하는 구조 입니다.\n\n즉, UTM은 아래와 직접 연결됩니다.\n\n채널별 성과 비교\n\n광고 소재 분석\n\n캠페인 효과 측정\n\nCRM 연결\n\n대시보드 자동화\n\n리포트 신뢰도\n\n예산 최적화\n\n그리고 이 구조가 처음부터 흔들리면 데이터는 많아져도 오히려 분석은 더 어려워지고 운영은 더 비효율적 이 됩니다.\n\n반대로 UTM이 잘 설계되어 있으면 데이터는 훨씬 더 명확하게 쌓이고, 의사결정은 빨라지고, 자동화와 분석도 훨씬 쉬워집니다.\n\n즉, UTM은 단순한 URL 옵션이 아니라 데이터 기반 마케팅의 시작점 입니다.\n\n### 데이터가 쌓이는 것보다 중요한 건, 쓸 수 있게 쌓이는 것입니다\n\n마케팅 조직은 이미 많은 데이터를 가지고 있습니다.\n\n문제는 데이터가 없어서가 아니라, 그 데이터가 실제로 활용 가능한 구조로 정리되어 있느냐 입니다.\n\nUTM은 그 구조의 가장 앞단에 있는 기본 설계입니다.\n\n처음에는 아주 사소한 설정처럼 보일 수 있습니다. 하지만 이 기준 하나가 흔들리면\n\n채널 비교가 어려워지고\n\n캠페인 분석이 모호해지고\n\n리포트 자동화가 막히고\n\nCRM 연계도 불안정해지고\n\n결국 데이터 기반 의사결정 자체가 어려워질 수 있습니다\n\n그래서 UTM은 “그냥 링크에 붙이는 옵션”이 아니라 성과를 해석할 수 있는 데이터 환경을 만드는 출발점 으로 관리해야 합니다.\n\n혹시 지금\n\n채널별 성과 비교가 잘 안 되거나\n\n대시보드 숫자가 신뢰되지 않거나\n\n보고서 정리에 시간이 많이 들거나\n\n광고 데이터와 전환/CRM 데이터를 연결하기 어렵다면\n\n한 번쯤은 UTM 설계와 운영 방식부터 점검해볼 필요가 있습니다.\n\n데이터 기반 마케팅은 툴을 많이 쓰는 것보다, 기초 구조를 얼마나 잘 설계했는가 에서 시작됩니다.\n\n최신 마케팅/고객 데이터 활용 사례를 받아보실 수 있습니다.\n\n비즈스프링 뉴스레터 구독하기 →\n\n## Related Posts via Categories\n\n기존 SEO와 무엇이 같고 무엇이 다른가\n광고비를 늘리지 않고 매출을 늘린 회사들은 무엇을 했나\n코호트로 비교하면 광고 예산 판단이 달라집니다\n마케팅 자동화, 무엇부터 자동화해야 할까?\nAIR-광고성과 자동 보고서로 느끼는 편리함\nAI가 질문도 만들고 콘텐츠도 쓰는데, GEO 전문가는 왜 필요할까\nAI 검색에 우리 브랜드가 안 보인다면\nAI 답변에 선택되는 콘텐츠의 8가지 공통 구조\nAI와 협업하기 위해 기존 서비스를 다시 구조화한 경험\n브랜드가 AI 답변에 인용되기 위해 필요한 정보 구조\n\n다음에 대해 검색하기...\n\n최신 글 둘러보기\n\n기존 SEO와 무엇이 같고 무엇이 다른가\n\n콘텐츠가 답인 걸 모르는 사람은 없습니다 — 문제는 지속입니다\n\n광고비를 늘리지 않고 매출을 늘린 회사들은 무엇을 했나\n\n코호트로 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    {
      "a": "UTM은 Urchin Tracking Module의 약자로, 웹사이트나 랜딩페이지 URL에 붙여 방문자가 어디서, 어떤 광고나 콘텐츠를 통해 들어왔는지 표시하는 파라미터입니다. 원래 Urchin이라는 웹 분석 솔루션에서 쓰이던 방식이 Google에 인수되며 Google Analytics로 이어졌습니다.",
      "q": "UTM이 정확히 뭔가요?"
    },
    {
      "a": "Google Analytics 기준으로 utm_source, utm_medium, utm_campaign, utm_term, utm_content 5가지가 기본입니다. 이 중 term과 content는 선택 사항으로, 검색 키워드나 소재 구분이 필요할 때 사용합니다.",
      "q": "기본으로 꼭 알아야 할 UTM 파라미터는 몇 개인가요?"
    },
    {
      "a": "아니요, utm_creative나 utm_audience 같은 커스텀 파라미터는 GA4 기본 보고서에 자동으로 잡히지 않습니다. 이벤트 매개변수로 수집하고 사용자 정의 차원으로 등록하는 등 추가 설정이 필요합니다.",
      "q": "커스텀 UTM 파라미터를 쓰면 GA4에서 바로 보이나요?"
    },
    {
      "a": "네, 특정 툴이나 개발 권한 없이 누구나 링크 뒤에 파라미터를 붙여 만들 수 있습니다. 다만 규칙 없이 만들면 오탈자나 표기 불일치가 생겨 데이터 품질이 무너지므로, 네이밍 컨벤션과 검수 절차를 두는 것이 실무에서 중요합니다.",
      "q": "UTM은 아무나 만들어도 되나요?"
    },
    {
      "a": "UTM이 잘 설계되어 있어야 채널별 성과 비교, 캠페인 효과 측정, 광고 소재 분석, 대시보드 및 CRM 연동 같은 실제 분석이 가능해집니다. 반대로 기준이 흔들리면 데이터는 쌓여도 비교나 자동화가 어려워 신뢰하기 힘든 상태가 됩니다.",
      "q": "UTM 설계가 왜 그렇게 중요한가요?"
    }
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  "search_text": "UTM이란? 마케팅 성과 분석의 시작이 되는 데이터 설계 - BizSpring BLOG  UTM이란? 마케팅 성과 분석의 시작이 되는 데이터 설계 - BizSpring BLOG 콘텐츠로 건너뛰기 내비게이션 메뉴 인사이트 테크 활용 방법/사례 활용 방법/사례 성공사례 성공 사례 일반 광고/마케팅 에이전시 이커머스 미디어/콘텐츠 금융/핀테크 의료/헬스케어  UTM이란? 마케팅 성과 분석의 시작이 되는 데이터 설계 - BizSpring BLOG\n\n콘텐츠로 건너뛰기\n\n내비게이션 메뉴\n\n인사이트\n\n테크\n\n활용 방법/사례\n\n활용 방법/사례\n\n성공사례\n\n성공 사례 일반\n\n광고/마케팅 에이전시\n\n이커머스\n\n미디어/콘텐츠\n\n금융/핀테크\n\n의료/헬스케어\n\n통신/인터넷\n\n뉴스/트렌드\n\n릴리즈 노트\n\n인터넷트렌드 ↗\n\n웹사이트 ↗\n\n# UTM이란? 마케팅 성과 분석의 시작이 되는 데이터 설계\n\n2026년 04월 08일 2026년 05월 26일\n인사이트\n\n### 마케팅 데이터가 쌓이는데도 성과 분석이 어려운 이유\n\n디지털 마케팅을 하다 보면 이런 순간이 자주 생깁니다.\n\n“어떤 채널에서 들어온 유입이 실제 성과로 이어졌을까?” “같은 랜딩페이지인데 어떤 광고가 더 효율적이었을까?” “클릭은 많이 나왔는데 왜 전환은 다르게 보일까?” “보고서를 만들 때마다 왜 매번 수기로 정리해야 할까?”\n\n광고는 집행하고 있고, 데이터도 분명 쌓이고 있는데 정작 실무에서는 무엇이 잘 됐는지 정확히 설명하기 어려운 상황 이 자주 발생합니다.\n\n이럴 때 가장 먼저 점검해야 하는 것 중 하나가 바로 UTM 설계 입니다.\n\nUTM은 단순히 링크 뒤에 붙는 문자 조합이 아닙니다. 마케팅 데이터를 ‘유입 기록’에서 ‘성과 분석 가능한 데이터’로 바꾸는 가장 기본적인 구조 입니다.\n\n그리고 이 구조가 처음부터 정리되어 있지 않으면 광고를 많이 할수록 데이터는 더 복잡해지고, 성과 비교와 의사결정은 오히려 더 어려워질 수 있습니다.\n\n이번 글에서는 UTM이 무엇인지부터, 왜 중요한지, 실무에서 어떻게 관리해야 하는지 까지 마케터 관점에서 쉽게 정리해보겠습니다.\n\n### UTM이란?\n\nUTM은 Urchin Tracking Module 의 약자입니다.\n\n원래는 웹 분석 솔루션인 Urchin 에서 사용되던 추적 방식이었고, 이후 Google이 Urchin을 인수해 Google Analytics로 발전시키면서 지금은 웹사이트나 랜딩페이지에 유입되는 트래픽의 출처를 추적하기 위해 URL에 추가하는 파라미터 를 통칭하는 용어로 사용되고 있습니다.\n\n조금 더 쉽게 말하면, UTM은 “이 방문자가 어디서, 어떤 광고나 콘텐츠를 통해 들어왔는지 표시해주는 태그”입니다.\n\n예를 들어 같은 랜딩페이지라도\n\n네이버 검색광고를 통해 들어온 것인지\n\n메타 광고를 통해 들어온 것인지\n\n이메일 뉴스레터를 클릭해서 들어온 것인지\n\n카카오톡 메시지를 통해 들어온 것인지\n\n를 구분할 수 있어야 이후에 채널별 성과 비교, 캠페인 분석, 리포트 자동화 가 가능해집니다.\n\n즉, UTM은 단순 링크 설정이 아니라 마케팅 성과를 분석하기 위한 기본 데이터 구조 라고 볼 수 있습니다.\n\n### UTM의 주요 목적\n\n“어디서, 무엇을 보고, 왜 들어왔는지”를 남기는 것\n\nUTM은 방문자가 단순히 “들어왔다”는 사실만 남기는 것이 아니라, 어떤 경로와 맥락으로 유입되었는지 를 구분하기 위해 사용됩니다.\n\n즉, 아래와 같은 질문에 답할 수 있도록 도와줍니다.\n\n어떤 채널 에서 유입되었는가? (예: 네이버, 구글, 페이스북)\n\n어떤 캠페인 을 통해 들어왔는가? (예: 여름세일, 신제품 런칭, 이벤트 프로모션)\n\n어떤 광고 소재 또는 콘텐츠 를 클릭했는가? (예: 배너 A, 카드뉴스 2, 텍스트 링크)\n\n이 정보가 있어야 이후에 광고 성과 분석, 캠페인 효과 측정, A/B 테스트, 대시보드 구성, CRM 연결 까지 가능해집니다.\n\n즉, UTM의 목적은 단순히 클릭을 추적하는 것이 아니라, 유입을 ‘분석 가능한 데이터’로 남기는 것 입니다.\n\n### 기본 UTM 파라미터 5가지\n\nGoogle Analytics에서 가장 많이 사용하는 표준 구조\n\nUTM은 보통 URL 뒤에 특정 파라미터를 붙여서 사용합니다. Google Analytics 기준으로 가장 기본이 되는 파라미터는 아래 5가지입니다.\n\n파라미터 설명 예시\nutm_source 유입 출처(어디서 왔는지) naver, google, facebook\nutm_medium 마케팅 매체 유형 cpc, email, display, social\nutm_campaign 캠페인 이름 summer_sale, launch_event\nutm_term 검색어 (선택) 스니커즈, 브랜드명\nutm_content 콘텐츠/소재 식별 (선택) banner1, textlink2\n\n### 각 파라미터를 쉽게 이해하면\n\n1) utm_source\n\n어디서 유입되었는지 를 나타냅니다.\n\n예:\n\nnaver\n\ngoogle\n\nfacebook\n\nkakao\n\nnewsletter\n\n즉, “방문자가 어떤 플랫폼이나 출처를 통해 들어왔는가”를 구분하는 값입니다.\n\n2) utm_medium\n\n어떤 방식의 마케팅 활동이었는지 를 나타냅니다.\n\n예:\n\ncpc (클릭형 광고)\n\nemail\n\ndisplay\n\nsocial\n\nreferral\n\n즉, “이 유입이 어떤 매체 유형에서 발생했는가”를 구분하는 값입니다.\n\n3) utm_campaign\n\n어떤 캠페인 목적이나 프로모션 맥락인지 를 나타냅니다.\n\n예:\n\nsummer_sale\n\nlaunch_event\n\nmembership_open\n\nspring_promo_2025\n\n이 값이 잘 설계되어 있어야 나중에 캠페인 단위 성과 비교가 쉬워집니다.\n\n4) utm_term\n\n주로 검색 광고의 키워드 추적 에 사용됩니다.\n\n예:\n\n러닝화\n\n여성운동화\n\n브랜드명\n\n모든 채널에서 필수는 아니지만, 검색광고 운영 시에는 유용하게 활용할 수 있습니다.\n\n5) utm_content\n\n광고 소재나 콘텐츠 차이 를 구분할 때 사용합니다.\n\n예:\n\nbanner1\n\ntextlink2\n\nvideo_a\n\ncardnews_b\n\n특히 A/B 테스트나 동일 캠페인 내 여러 소재를 비교할 때 매우 유용합니다.\n\n### UTM URL은 실제로 어떻게 생길까?\n\n예를 들어 아래와 같은 URL이 있다고 가정해보겠습니다.\n\nhttps://example.com/?utm_source=facebook&utm_medium=cpc&utm_campaign=summer_sale&utm_content=banner1\n\n이 URL은 아래 의미를 담고 있습니다.\n\nfacebook 에서\n\ncpc(클릭 광고) 방식으로\n\nsummer_sale 캠페인 을 통해\n\nbanner1 소재 를 클릭해\n\n해당 페이지로 유입된 방문자\n\n즉, UTM은 단순히 링크를 길게 만드는 것이 아니라 유입의 맥락을 데이터로 남기는 역할 을 합니다.\n\n### UTM은 왜 중요한가?\n\n데이터가 ‘쌓이는 것’과 ‘쓸 수 있는 것’은 다릅니다\n\n실무에서 가장 중요한 건 단순히 방문 수를 보는 것이 아니라 “무엇이 실제 성과를 만들었는가”를 구분하는 것 입니다.\n\nUTM이 잘 설계되어 있으면 아래와 같은 분석이 가능해집니다.\n\n어떤 채널이 가장 효율적인가?\n\n어떤 캠페인이 전환율이 높은가?\n\n어떤 광고 소재가 더 잘 반응하는가?\n\n어떤 메시지가 실제 성과로 이어지는가?\n\n즉, UTM은 단순 추적 도구가 아니라 마케팅 예산 최적화와 성과 분석의 기본 장치 입니다.\n\n특히 다음과 같은 활용에 매우 중요합니다.\n\n광고 성과 비교\n\n캠페인별 리포트 자동화\n\nGA4, CRM, 대시보드 연동\n\n성과 기반 의사결정\n\n결국 UTM이 잘 설계되어 있어야 데이터를 모으는 수준을 넘어 실제로 활용 가능한 마케팅 데이터 환경 을 만들 수 있습니다.\n\n### 기본 UTM만으로 충분할까?\n\n실무에서는 확장/커스텀 UTM도 자주 사용합니다\n\n기본적인 5가지 UTM 파라미터만으로도 채널과 캠페인 수준의 추적은 가능합니다.\n\n하지만 실제 실무에서는 조금 더 세밀한 분석을 위해 커스텀 UTM 파라미터 를 추가로 사용하는 경우도 많습니다.\n\n예를 들어 아래와 같은 파라미터를 활용할 수 있습니다.\n\n파라미터 이름 설명 활용 예시\nutm_creative 광고 소재명을 구체적으로 추적 ad_2307_A.jpg\nutm_adgroup 광고 그룹명 구분 retargeting_group_1\nutm_placement 광고 위치/노출 영역 구분 sidebar, homepage_top\nutm_audience 타겟 오디언스 구분 woman_30s_interest_fashion\nutm_channel 내부 채널 분류 기준 naver_powerlink\n\n이런 확장 파라미터를 사용하면 단순 채널 단위가 아니라 광고그룹, 타겟, 배치, 소재 레벨까지 더 정교한 분석 이 가능합니다.\n\n특히 아래와 같은 경우 매우 유용합니다.\n\n여러 타겟군을 나눠 테스트하는 경우\n\n광고 소재별 성과를 세밀하게 비교하고 싶은 경우\n\nLooker Studio나 BigQuery 기반 리포트를 운영하는 경우\n\n내부 보고 체계에 맞는 분류 기준이 필요한 경우\n\n### GA4에서는 꼭 알아야 할 점\n\n여기서 한 가지 중요한 포인트가 있습니다.\n\nGoogle Analytics 4(GA4)는 기본 5가지 UTM 파라미터는 자동으로 인식합니다.\n\n하지만 utm_creative , utm_audience 같은 커스텀 UTM 파라미터는 자동으로 기본 보고서에 잡히지 않습니다.\n\n즉, 이런 값을 제대로 활용하려면 추가적인 설정이 필요합니다.\n\n실무적으로는 보통 다음과 같은 방식으로 관리합니다.\n\n커스텀 파라미터를 이벤트 매개변수(Parameter)로 수집\n\nGA4에서 사용자 정의 차원(Custom Dimension) 으로 등록\n\n이후 보고서, 탐색, 대시보드, BigQuery 등에서 활용\n\n즉, “붙이기만 하면 다 보이는 구조”는 아니고, 분석 환경에 맞춘 설계와 설정이 함께 필요합니다.\n\n이 부분이 정리되어 있어야 UTM 데이터를 단순 유입 정보가 아니라 실제 분석 자산 으로 활용할 수 있습니다.\n\n### UTM은 누구나 만들 수 있을까?\n\n네, 누구나 만들 수 있습니다. 문제는 ‘잘 만들고 있느냐’입니다\n\nUTM은 특정한 툴이나 개발 권한이 없어도 누구나 직접 만들 수 있습니다.\n\n즉,\n\n마케팅팀\n\n영업팀\n\n콘텐츠팀\n\n운영팀\n\n누구나 필요할 때 링크 뒤에 파라미터를 붙여서 사용할 수 있습니다.\n\n예를 들어 아래처럼 URL 뒤에 직접 입력하면 됩니다.\n\nhttps://example.com/?utm_source=facebook&utm_medium=cpc&utm_campaign=summer_sale&utm_content=banner1\n\n또는 아래와 같은 방식으로 더 쉽게 생성할 수도 있습니다.\n\nGoogle 공식 UTM Builder\n\nGoogle Sheet / Excel 템플릿\n\nNotion 기반 UTM 생성 템플릿\n\n사내 자동 생성 툴\n\n즉, 만드는 것 자체는 어렵지 않습니다.\n\n하지만 실무에서 진짜 중요한 건 “누구나 만들 수 있다”가 아니라 “누가 만들어도 같은 기준으로 쌓이게 할 수 있느냐”입니다.\n\n그리고 바로 이 지점에서 많은 조직의 데이터 품질 차이가 벌어집니다.\n\n### 규칙 없이 UTM을 만들면 생기는 문제\n\nUTM은 구조가 단순한 만큼 조금만 기준이 흔들려도 데이터 품질이 빠르게 무너집니다.\n\n특히 아래와 같은 문제는 실무에서 매우 흔하게 발생합니다.\n\n구분 설명 예시\n오탈자 파라미터 이름 또는 값 오입력 utm_soruce=facebok\n표기 불일치 같은 의미를 다르게 표기 Facebook , facebook , FB\n혼란 유발 캠페인명 규칙이 일관되지 않음 event_2025 , 2025event\n성과 추적 실패 일부 파라미터 누락 utm_medium 없음\n\n이런 문제는 겉으로 보기엔 사소해 보일 수 있습니다.\n\n하지만 실제로는 아래와 같은 운영 문제로 이어집니다.\n\n같은 채널인데 데이터가 서로 다른 값으로 분산됨\n\n캠페인 단위 비교가 어려워짐\n\n대시보드에서 숫자가 깨져 보임\n\n보고서 작성 시 사람이 다시 수기로 분류해야 함\n\nCRM이나 전환 데이터와 연결이 어려워짐\n\n즉, UTM이 정리되지 않으면 데이터는 쌓여도 비교할 수 없고, 자동화할 수 없고, 신뢰하기 어려운 상태 가 됩니다.\n\n### 그래서 실무에서는 UTM을 어떻게 관리해야 할까?\n\nUTM은 “한 번 잘 붙이면 끝”이 아니라 지속적으로 운영 가능한 구조 로 관리해야 합니다.\n\n실무에서는 보통 아래 3가지가 핵심입니다.\n\n1) UTM 네이밍 컨벤션을 먼저 정해야 합니다\n\n가장 중요한 건 누가 만들든 같은 방식으로 입력되게 하는 기준 입니다.\n\n예를 들어 아래와 같은 원칙을 미리 정해두는 것이 좋습니다.\n\n소문자만 사용\n\n단어 구분은 언더바(_) 사용\n\n날짜/시즌/상품/소재명을 일정한 순서로 표기\n\nsource / medium / campaign 값의 정의를 명확히 구분\n\n예시:\n\nutm_campaign=spring_sale_2025_banner_a\n\n이렇게 규칙이 있으면 나중에 데이터를 분류하고 비교하기가 훨씬 쉬워집니다.\n\n즉, UTM은 자유롭게 만드는 것이 아니라 일관되게 쌓이도록 설계하는 것 이 중요합니다.\n\n2) UTM 생성 도구를 함께 운영하는 것이 좋습니다\n\n기준이 있어도 실무에서는 바쁜 일정 속에서 오탈자나 누락이 자주 발생합니다.\n\n그래서 실제 운영에서는 사람이 매번 수기로 조합하기보다 생성 도구나 템플릿을 함께 쓰는 방식 이 훨씬 안정적입니다.\n\n예를 들어:\n\nGoogle 공식 UTM Builder\n\n사내 Google Sheet / Excel 템플릿\n\nNotion 생성 폼\n\n자동 파라미터 생성 툴\n\n등을 활용하면 오탈자를 줄이고, 표기 일관성을 높이고, 생성 시간을 줄일 수 있습니다.\n\nGoogle 공식 UTM Builder: https://ga-dev-tools.web.app/campaign-url-builder/\n\n3) 사용 권한과 검수 절차도 필요합니다\n\n조직이 커질수록 UTM은 단순 개인 작업이 아니라 운영 관리 영역 이 됩니다.\n\n예를 들어 아래와 같은 방식이 실무적으로 효과적입니다.\n\n마케팅팀에서 기본 규칙 관리\n\n주요 캠페인 UTM은 담당자 검수 후 배포\n\n공용 템플릿을 통해 생성\n\nCRM/광고/콘텐츠팀 간 동일 기준 공유\n\n실수를 줄이기 위해 아예 특정 담당자만 UTM을 생성하도록 운영하는 조직 도 많습니다.\n\n즉, UTM은 링크 작업이 아니라 데이터 품질 관리 체계의 일부 로 보는 것이 맞습니다.\n\n### 결국 UTM은 ‘태그’가 아니라 ‘데이터 설계’입니다\n\n많은 실무자가 UTM을 “링크 뒤에 붙이는 부가 정보” 정도로 생각합니다.\n\n하지만 실제로는 그렇지 않습니다.\n\nUTM은 단순 태그가 아니라 마케팅 데이터를 어떤 기준으로 쌓고, 해석하고, 활용할 것인가를 정하는 구조 입니다.\n\n즉, UTM은 아래와 직접 연결됩니다.\n\n채널별 성과 비교\n\n광고 소재 분석\n\n캠페인 효과 측정\n\nCRM 연결\n\n대시보드 자동화\n\n리포트 신뢰도\n\n예산 최적화\n\n그리고 이 구조가 처음부터 흔들리면 데이터는 많아져도 오히려 분석은 더 어려워지고 운영은 더 비효율적 이 됩니다.\n\n반대로 UTM이 잘 설계되어 있으면 데이터는 훨씬 더 명확하게 쌓이고, 의사결정은 빨라지고, 자동화와 분석도 훨씬 쉬워집니다.\n\n즉, UTM은 단순한 URL 옵션이 아니라 데이터 기반 마케팅의 시작점 입니다.\n\n### 데이터가 쌓이는 것보다 중요한 건, 쓸 수 있게 쌓이는 것입니다\n\n마케팅 조직은 이미 많은 데이터를 가지고 있습니다.\n\n문제는 데이터가 없어서가 아니라, 그 데이터가 실제로 활용 가능한 구조로 정리되어 있느냐 입니다.\n\nUTM은 그 구조의 가장 앞단에 있는 기본 설계입니다.\n\n처음에는 아주 사소한 설정처럼 보일 수 있습니다. 하지만 이 기준 하나가 흔들리면\n\n채널 비교가 어려워지고\n\n캠페인 분석이 모호해지고\n\n리포트 자동화가 막히고\n\nCRM 연계도 불안정해지고\n\n결국 데이터 기반 의사결정 자체가 어려워질 수 있습니다\n\n그래서 UTM은 “그냥 링크에 붙이는 옵션”이 아니라 성과를 해석할 수 있는 데이터 환경을 만드는 출발점 으로 관리해야 합니다.\n\n혹시 지금\n\n채널별 성과 비교가 잘 안 되거나\n\n대시보드 숫자가 신뢰되지 않거나\n\n보고서 정리에 시간이 많이 들거나\n\n광고 데이터와 전환/CRM 데이터를 연결하기 어렵다면\n\n한 번쯤은 UTM 설계와 운영 방식부터 점검해볼 필요가 있습니다.\n\n데이터 기반 마케팅은 툴을 많이 쓰는 것보다, 기초 구조를 얼마나 잘 설계했는가 에서 시작됩니다.\n\n최신 마케팅/고객 데이터 활용 사례를 받아보실 수 있습니다.\n\n비즈스프링 뉴스레터 구독하기 →\n\n## Related Posts via Categories\n\n기존 SEO와 무엇이 같고 무엇이 다른가\n광고비를 늘리지 않고 매출을 늘린 회사들은 무엇을 했나\n코호트로 비교하면 광고 예산 판단이 달라집니다\n마케팅 자동화, 무엇부터 자동화해야 할까?\nAIR-광고성과 자동 보고서로 느끼는 편리함\nAI가 질문도 만들고 콘텐츠도 쓰는데, GEO 전문가는 왜 필요할까\nAI 검색에 우리 브랜드가 안 보인다면\nAI 답변에 선택되는 콘텐츠의 8가지 공통 구조\nAI와 협업하기 위해 기존 서비스를 다시 구조화한 경험\n브랜드가 AI 답변에 인용되기 위해 필요한 정보 구조\n\n다음에 대해 검색하기...\n\n최신 글 둘러보기\n\n기존 SEO와 무엇이 같고 무엇이 다른가\n\n콘텐츠가 답인 걸 모르는 사람은 없습니다 — 문제는 지속입니다\n\n광고비를 늘리지 않고 매출을 늘린 회사들은 무엇을 했나\n\n코호트로 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